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  • java编写的压测工具

    2018-01-16 10:32:22
    自己写的压力测试工具,引入里面的jar包,实现一个接口类,new一个对像界面就出来,界面使用SWING,不需要任何依赖jar包,只要jdk1.6及以上,使用这个是为了免除loadrunner等一些工具编译环境等令人头痛的问题
  • 压测工具jmeter

    2021-05-03 16:28:14
    Apache服务器自带的web压测工具。通过命令行可以创建很多的并发线程。 命令行直接操作,上手快,可以提供基本的性能指标。 对发出指令的服务器要求不高 无图形化界面 只支持协议http,...

     

    1、要使用压测工具,就要使用专业的。早期测试人会用java写的jmeter,后面采用go写的XXX。集群压测。。。

    2、视频教程:https://search.bilibili.com/all?keyword=jmeter&from_source=nav_suggest_new

    3、对于后端来说,本机弄弄,jmeter,可以先学一下。

    4、现在肯定有更好的工具,也可以多学学,分享出来。

    压测工具

    介绍

    优点

     

    压测工具

    介绍

    优点

     

    ApacheBench Apache服务器自带的web压测工具。通过命令行可以创建很多的并发线程。

    命令行直接操作,上手快,可以提供基本的性能指标。

    对发出指令的服务器要求不高

    无图形化界面

    只支持协议http,不支持https、websocket等。

    只能对单一地址发起性能压测,指标纬度少,无法进行大规模性能压测。不能实现场景编排

    LoadRunner 性能稳定,压测结果及细粒度大,可自定义脚本进行压测

    能压测场景编排

    可用户整个企业架构。

    可适用于各种体系架构的自动负载测试,能预测系统行为并评估系统性能。

    商业软件,价格高,安装麻烦。实测时需要写相应的脚本,学习成本太高。

    功能繁多,太过重大。

    Webbench 基于C编写,linux下的工具。核心是父进程fork多个子进程,每个子进程对目标发出请求后记录总信息通过管道返回给父进程,父进程整合报告返回给用户

    安装简单,轻量级网站压测工具,可以对网站模拟3W左右并发请求,可以控制时间、是否使用缓存、等待服务器回复等。

    能对动态页面(ASP,PHP,JAVA,CGI)进行测试。

    对发出指令的服务器也有一定的要求,压测结果会收到自身服务器性能与内存影响。

    Jmeter 基于java的压测工具

    上手容易,有可视化界面,不需要编程,熟悉http请求即可

    可以压测不通的协议和应用

    可创建断言脚本验证结果

    可分布式压测

    提供数据分析和报表文本

    无法验证页面;

    Jmeter的测试脚本需要保存为本地文件,每个脚本保存一个测试用例,不利于维护。

    ============== Jmeter 安装 (我只是一个搬运工) ================

    基于java,肯定要安装JDK或者JRE(不建议JRE,压测需要https时,工具需要从JDK里获取,JRE里没有此工具)

    1、先安装JDK包,这里是java8的JDK:https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

    2、安装Jmeter:https://jmeter.apache.org/

    各种环境变量配置请参考:https://blog.csdn.net/weixin_40475396/article/details/95316952

     

    ============== 目录介绍 ================

    bin :可执行核心文件,包含配置;
              jmeter.bat:windows启动文件;
              jmeter(.sh):mac启动文件;
              jmeter.properties:配置文件;
              jemter-service:mac分布式压测启动的文件
              jemter-service.bat:windows分布式压测启动的文件
    extraa:插件扩展包
    lib:核心依赖包
              ext:核心包
              junit:单元测试包。

    ============== 简单使用 ================

    可以支持多种协议,这里以http举例(毕竟其他也还不太熟悉)

    1、创建线程组:

    2、基本属性设置:

     

    3、采样器之http请求:

    线程组->添加→采样器→http请求

    4、http请求设置;

     

     

    这里其实就可以发出压测请求了。但是你看不到结果,需要设置好结果树:

     

    5、结果树:

    线程组->添加->监听器->察看结果树

     

     

    结果样例:

    6、聚合报告:当然压测工具就是需要分析结果报告才是重点

    线程组->添加->监听器->聚合报告
    (吞吐量:是指系统在单位时间内处理请求的数量,会随着并发量下降。)

    参数说明:

    Label:请求的名称

    Samples(样本):总请求的数量

    Average(平均值):该请求的平均响应时长

    Median(中位数):50%的请求响应时长在该时间以内

    90%Line:90%的请求响应时长在该时间以内

    95%Line:95%的请求响应时长在该时间以内

    99%Line:99%的请求响应时长在该时间以内

    Min(最小值):最小的响应时长

    Maximum(最大值):最小的响应时长

    Error %(异常):错误率

    Throughput:吞吐量

    Received KB/sec(接收量):每秒接受服务端的数据量

    Sent KB/sec(发送量):每秒发送给服务端的数据量

     

    PS:当然一次结果报告不会是最终的分析报告,因为结果会收到自身服务器的影响(可能正在进行垃圾回收,或者被其他资源占用),所以通常是需要多次结果报告,然后取平均值。

     

     

     

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  • 压测工具介绍3. 监控工具ZabbixPinpointGraylog二、系统优化的手段1. 增加硬件配置2. 程序设计层面进行优化3. 代码优化4. JVM参数调优5. 数据库优化 第一次面试的时候没准备好,一下子被问懵了,其实只要大概了解下...

    第一次面试的时候没准备好,一下子被问懵了,其实只要大概了解下有什么优化的方向,挑选你比较了解的层面,引导面试官去问,或者主动去详细解释你比较了解的方向。

    一、压测-监控与分析

    想要优化系统,首先得找到你的系统瓶颈在哪,这时候我们一般通过压测,分析系统的瓶颈。

    1. 压测的主要流程

    1. 资源与环境准备:压测的系统环境要尽可能的保持与生产环境配置一致,如果存在差异,压测出来的结果可能毫无参考性,并提供额外的服务器部署监控工具
    2. 场景设计与数据准备:分析高并发量的核心业务流程,针对该流程进行数据的准备
    3. 脚本的录制:针对选用的压测工具,准备压测脚本
    4. 压测的执行:重复进行压测,并不断调整系统配置(JVM参数之类的),通过监控工具记录压测时的各类数据,包括系统的资源消耗情况,JVM信息,请求链路的处理速度等等。注意,压测的目的是分析瓶颈,应该合理的去设定并发量,而不是一开始就以破坏系统为目的,去暴力压测
    5. 压测结果分析: 针对记录的压测数据,分析出系统瓶颈,确定调优的方向

    2. 压测工具介绍

    这里只介绍几个免费工具,如果想用付费工具,感觉不如直接找专业的压测服务供应商

    工具 说明 优点 缺点
    JMeter Apache基于java的压测工具 支持各类插件,能满足大部分场景;支持的浏览器较多;支持jenkins;用起来简单,脚本也好写,新手墙裂推荐 对业务场景的支持比较差,集群压力测试时的启停很麻烦
    ngrinder 基于python 部署简单;节点控制简单;有比较好看的WEB界面;实现多用户共享压测节点资源 似乎很久没更新,脚本比较难编写,数据源使用复杂,录制工具坑多,不是专业的压测人员请远离这玩意
    AB Apache自带 体积小,方便发起压测 功能少到极致,只适合对单个接口进行压力测试
    Gatling 基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具 压测节点性能非常高;支持Maven,Eclipse,IDEA,Jenkins;开源,且扩展性好 对业务场景的支持比较差,不支持分布式压力测试,语言学习升本较高

    3. 监控工具

    以下工具可以组合一起使用,一般使用zabbix+pinpoint就差不多了

    Zabbix

    基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。开源免费,支持中文,而且安装和配置很简单,学习成本低

    主要功能(监控信息):CPU负荷、内存使用、磁盘使用、网络状况、端口监视、日志监视

    Pinpoint

    Pinpoint是一款全链路分析工具,提供了无侵入式的调用链监控、方法执行详情查看、应用状态信息监控等功能。

    提供了调用链健康度和调用链响应的监控,能监控调用链路中,各个方法以及sql执行的耗时

    Graylog

    Graylog是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。(监控界面的图表看起来很炫)

    主要功能:应用日志收集,应用日志监控,接口健康度监控

    二、系统优化的手段

    通过压测的结果,我们分析出高并发的情况,系统的瓶颈,针对这些瓶颈,我们可以使用对应的手段去优化系统,这里只简单说下优化的考虑方向(以下仅为我能想到的方向,欢迎大家评论补充完善)

    1. 增加硬件配置

    在当前硬件性能逐渐增长的背景下,最最简单粗暴的方式:

    • 服务带宽不够:增加网络带宽,DNS域名解析分发多台服务器
    • web线程连接数不够:负载均衡,前置代理服务器nginx、apache,微服务集群等
    • 数据库连接查询上不去:数据库查询优化,读写分离,分表等
    • 系统整体压力过大:集群、负载均衡

    2. 程序设计层面进行优化

    • 合理使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能
    • 分析功能的必要性,为核心功能让位(类似微服务的服务降级思想?):例如统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免在系统高负荷阶段使用
    • 能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析,尽量将动态内容生成静态html来显示
    • 允许的情况下,合理使用队列来缓解核心接口的压力,保证系统的稳定运行

    3. 代码优化

    pinpoint监控耗时请求,定位耗时方法并进行代码review,对代码结构进行优化,一般主要针对高频的核心业务代码

    4. JVM参数调优

    压测过程中,监控GC情况, 对各种系统参数配置进行调整,找出最优配置

    5. 数据库优化

    • sql优化:pinpoint定位耗时请求,针对出现频率高的sql以及耗时高的sql进行优化
    • 数据库的表结构优化:合理建立索引,调整表结构
    • 数据库配置调优(本人没了解过,都是围观DBA大佬操作)

    剩下的还有操作系统优化,系统架构优化(重构)等…

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  • Apach Bench 压测工具

    2019-12-16 10:45:55
    Apach Bench 压测工具  本篇主要讲解Apach Bench的基本使用 包括基本命令 和 对返回结果参数的详解,它可以很轻松的发送一些并发请求 ,ab命令可以创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址...

    Apach Bench 压测工具

     本篇主要讲解Apach Bench的基本使用 包括基本命令 和 对返回结果参数的详解,它可以很轻松的发送一些并发请求 ,ab命令可以创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问 是一款非常好用的工具。

     1.Mac版本无需下载

     如果你是Mac用户 那么恭喜 Mac电脑自带了Apach Bench工具,如果你是Windos用户那么请你面向百度 查询如何安装吧,我这里不做解释。

     2.基本命令讲解

    Apache Bench 用法

     Usage: ab [options] [http[s]://]hostname[:port]/path

     options 有很多可选项这里我先说常用的几个(最下面会贴出所有的 options )

        -n  发起的总请求数
        -c  并发数(模拟多少客户端同时请求)
        -t  测试所进行的最大秒数,限制测试在某时间内
    

     测试: 向百度发送 2000个请求,并发数200

        ab -c 200 -n 2000 https://www.baidu.com/
    
        johnny@localhost:~$ ab -c 200 -n 2000 https://www.baidu.com/
        This is ApacheBench, Version 2.3 <$Revision: 1826891 $>
        Copyright 1996 Adam Twiss, Zeus Technology Ltd, http://www.zeustech.net/
        Licensed to The Apache Software Foundation, http://www.apache.org/
        Benchmarking www.baidu.com (be patient)
        Completed 200 requests
        Completed 400 requests
        Completed 600 requests
        Completed 800 requests
        Completed 1000 requests
        Completed 1200 requests
        Completed 1400 requests
        Completed 1600 requests
        Completed 1800 requests
        Completed 2000 requests
        Finished 2000 requests
    
        Server Software:        BWS/1.1
        Server Hostname:        www.baidu.com
        Server Port:            443
        SSL/TLS Protocol:       TLSv1.2,ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256,2048,128
        TLS Server Name:        www.baidu.com
        Document Path:          /
        Document Length:        227 bytes
        Concurrency Level:      200         #并发数
        Time taken for tests:   21.999 seconds   #完成这次测试的时间 既完成2000个请求的时间
        Complete requests:      2000         #总请求数
        Failed requests:        0         #失败数
        Total transferred:      2163799 bytes     #整个场景中的网络传输量,表示所有请求的响应数据长度总和,包括Http头信息
        HTML transferred:       454000 bytes     #整个场景中的HTML内容传输量,表示所有请求的响应数据中正文数 据的总和 不带Http头的
        Requests per second:    90.91 [#/sec] (mean) #重点! 吞吐量 -> Complete requests / Time taken for tests = (2000 / 21.999)
        Time per request:       2199.874 [ms] (mean) #重点! 每次并发(200) 执行完成的时间 总请求时间/(总请求数/并发数) = (21.999 / (2000/200) )
        Time per request:       10.999 [ms] (mean, across all concurrent requests) #重点! 并发数内的每个请求的平均相应时间-> 每次并发执行总时间/并发数 = (2199.874/ 200 ) 
        Transfer rate:          96.05 [Kbytes/sec] received
        Connection Times (ms)
                      min  mean[ /-sd] median   max
        Connect:      216 1523 470.0   1519    2320
        Processing:    34  480 449.2    346    1959
        Waiting:       34  390 390.0    322    1653
        Total:        308 2002 212.5   1930    3753
        Percentage of the requests served within a certain time (ms)
         50%   1930    #50%的用户 相应时间小于 19毫秒
          66%   1989    
          75%   2063    
          80%   2224    #80%的用户 相应时间小宇 22毫秒
          90%   2287
          95%   2306
          98%   2670
          99%   2799
         100%   3753 (longest request)
    

    返回结果重点部分:

        Requests per second:    90.91 [#/sec] (mean) #重点! 吞吐量 -> Complete requests / Time taken for tests = (2000 / 21.999)
        Time per request:       2199.874 [ms] (mean) #重点! 每次并发(200) 执行完成的时间 总请求时间/(总请求数/并发数) = (21.999 / (2000/200) )
        Time per request:       10.999 [ms] (mean, across all concurrent requests) #重点! 并发数内的每个请求的平均相应时间-> 每次并发执行总时间/并发数 = (2199.874/ 200 ) 

     3.编写接口 使用Apache Bench 测试

        private static int count = 0;
        private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
        /**
         * 测试 count  
         */
        @RequestMapping("/bench1")
        public void bench2() throws InterruptedException {
            count  ;
            Thread.sleep(100);
        }
        /**
         * 测试 ActomicInteger
         */
        @RequestMapping("/bench2")
        public void bench3() throws InterruptedException {
            atomicInteger.getAndIncrement();
            Thread.sleep(100);
        }
        /**
         * 打印最终的结果
         */
        @RequestMapping("/printCount")
        public void printCount() {
            log.info("【count: {}】", count);
            log.info("【AtomicCount: {}】", atomicInteger.get());
        }
    

     第一个接口是 测试 count  第二个接口使 测试 ActomicInteger 第三个接口使 打印 count和ActomicInteger的值

     分别对接口 1 和 2 发送 2000个请求 并发数200

    Xnip20191214_173646.png

    访问接口3 结果:Xnip20191214_173920.png

     4.扩展Semaphore 和 CountDownLatch 模拟 ab并发请求

    Semaphore 和 CountDownLatch 模拟 ab 发送2000个请求 200并发 ,不懂 Semaphore 和 CountDownLatch 自行百度吧。。。

         // 请求总数
            public static int clientTotal = 2000;
            // 同时并发执行的线程数
            public static int threadTotal = 200;
            // 信号量
            final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
            // 计数器闭锁
            final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
            for (int i=0;i<clientTotal;i  ){
                executorService.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            semaphore.acquire();
                            add();
                            semaphore.release();
                        } catch (Exception e){
                            System.out.println(e);
                        }
                        // 每个线程执行时计数器都减1
                        countDownLatch.countDown();
                    }
                });
            }
    ###  5.ab命令所有的 options 贴图
        Options are:
        -n requests         #执行的请求数,即一共发起多少请求。
        -c concurrency      #请求并发数。
        -t timelimit        #测试所进行的最大秒数。其内部隐含值是-n 50000,它可以使对服务器的测试限制在一个固定的总时间以内。默认时,没有时间限制。
        -s timeout          #指定每个请求的超时时间,默认是30秒。
        -b windowsize       #指定tcp窗口的大小,单位是字节。
        -B address          #指定在发起连接时绑定的ip地址是什么。
        -p postfile         #指定要POST的文件,同时要设置-T参数。
        -u putfile          #指定要PUT的文件,同时要设置-T参数。
        -T content-type     #指定使用POST或PUT上传文本时的文本类型,默认是'text/plain'。
        -v verbosity        #设置详细模式等级。
        -w                  #将结果输出到html的表中。
        -i                  #使用HEAD方式代替GET发起请求。
        -y attributes       #以表格方式输出时,设置html表格tr属性。 
        -z attributes       #以表格方式输出时,设置html表格th或td属性。
        -C attribute        #添加cookie,比如'Apache=1234'。(可重复)
        -H attribute        #为请求追加一个额外的头部,比如'Accept-Encoding: gzip'。(可重复)
        -A attribute        #对服务器提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开,并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即,是否发送了401认证需求代码),此字符串都会被发送。
        -P attribute        #对一个中转代理提供BASIC认证信任。用户名和密码由一个:隔开,并以base64编码形式发送。无论服务器是否需要(即, 是否发送了401认证需求代码),此字符串都会被发送。
        -X proxy:port       #指定代理服务器的IP和端口。
        -V                  #打印版本信息。
        -k                  #启用HTTP KeepAlive功能,即在一个HTTP会话中执行多个请求。默认时,不启用KeepAlive功能。
        -d                  #不显示"percentage served within XX [ms] table"的消息(为以前的版本提供支持)。
        -q                  #如果处理的请求数大于150,ab每处理大约10%或者100个请求时,会在stderr输出一个进度计数。此-q标记可以抑制这些信息。
        -g filename         #把所有测试结果写入一个'gnuplot'或者TSV(以Tab分隔的)文件。此文件可以方便地导入到Gnuplot,IDL,Mathematica,Igor甚至Excel中。其中的第一行为标题。
        -e filename         #产生一个以逗号分隔的(CSV)文件,其中包含了处理每个相应百分比的请求所需要(从1%到100%)的相应百分比的(以微妙为单位)时间。由于这种格式已经“二进制化”,所以比'gnuplot'格式更有用。
        -r                  #当收到错误时不要退出。
        -h                  #输出帮助信息
        -Z ciphersuite      #指定SSL/TLS密码套件
        -f protocol         #指定SSL/TLS协议(SSL3, TLS1, TLS1.1, TLS1.2 or ALL)
    
    
    
    

     5.总结

    本篇主要讲解了Apache Bench的基本使用 以及对压测结果的返回进行分析 包括 吞吐量 平均并发请求时间等等 对于一些有并发的接口 可以自己测测 。。。

    个人博客网站 https://www.askajohnny.com 欢迎来访问!

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  • 压测工具 Gatling

    2017-09-18 10:46:09
    这段时间,公司做活动,要检测下项目代码在多并发下的情况,然后就让我们自己找工具进行压测。 最开始用的是Apache的jmeter,照着网上的教程来,发现拿不到cookie。然后又去下载了badbody,在上面录制流程,然后...

    这段时间,公司做活动,要检测下项目代码在多并发下的情况,然后就让我们自己找工具进行压测。

    最开始用的是Apache的jmeter,照着网上的教程来,发现拿不到cookie。然后又去下载了badbody,在上面录制流程,然后导出jmeter可运行的文件。发现还是不行,然后感到无解,没办法,就跑去用Gatling了。

    脚本如下:

    val httpConf = http
        .baseURL("http://
    www.xxx.com")
    .inferHtmlResources(WhiteList(), BlackList())
    .disableFollowRedirect
        
    object tests {
    val operateChain = 
    exec(
    addCookie(Cookie("mall_cookie", "\"${userId}\""))
                    
    )


    .exec(http("confirmOrder")
    .get("http://
    www.xxx.com/confirmOrder.do?itemIds=${itemIds}"))
    val repeatOperateChain =
                            repeat(1){
                                    operateChain
                            }
    }


    val duringOperateChainFeeder=csv("yzg.csv").random
    val duringOperateChainTest = scenario("confirmOrder")
    .feed(duringOperateChainFeeder)
    .exec(tests.repeatOperateChain);
                            
        setUp(
    duringOperateChainTest.inject(
    atOnceUsers(500)
    )
    ).protocols(httpConf)


    简单说明下Gatling 的目录与脚本对应的信息。

    bin目录:gatling.bat  与 gatling.sh ,很显然,一个Windows启动,一个Linux启动。

    recorder 这个不知道具体干啥的,没用上,以后了解了再来补充。


    conf和lib  工具自带的一些jar和配置文件,个人没有关注多,有兴趣的可以去看看。


    results:脚本执行完之后生成的报告文件,通过浏览器打开,可以看到对应的成功、失败数量、比例,运行时间的最大值、最小值、不同阶段的运行时长,还有一些图表信息 之类的。


    target:脚本生成的class文件。


    usef-files:脚本、配置文件存放目录。

    -- data :配置文件存放目录(上面脚本中yzg.cvs存放位置)

    -- simulations :脚本存放目录


    下面分断介绍下脚本中需要留意的位置:

    val httpConf = http.baseURL("http://www.xxx.com")
    .inferHtmlResources(WhiteList(), BlackList())
    .disableFollowRedirect
        

    这一块也就那个地址需要根据自己的需求变动


    addCookie(Cookie("mall_cookie", "\"${userId}\""))     

    添加脚本需要用到的cookie值 ${userid}  配置文件可读属性,也可以写死,根据自身需求来。


    .exec(http("confirmOrder")
    .get("http://
    www.xxx.com/confirmOrder.do?itemIds=${itemIds}"))
    val repeatOperateChain =
                            repeat(1){
                                    operateChain
                            }

    对应方法名称,地址信息,${itemids}与上面的userId相同


    val duringOperateChainFeeder=csv("yzg.csv").random

    读取配置文件,配置文件存放目录上面说过。格式跟Excel里面一样,第一行是脚本中写的userId、itemids,后面的行就是这些字段对应的变化值


    val duringOperateChainTest = scenario("confirmOrder")
    .feed(duringOperateChainFeeder)
    .exec(tests.repeatOperateChain);

    关联执行脚本与配置文件


    setUp(
    duringOperateChainTest.inject(
    atOnceUsers(500)
    )
    ).protocols(httpConf)

    虚拟500用户进行测试。


    程序执行的时候,会有一个列表出现,不同的数字对应你添加进去不同的脚本。


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